以下哪些是无监督学习的应用？

以下哪些是无监督学习的应用？

A.聚类分析

B.特征降维

C.数据标注

D.表示学习

正确答案：ABD

答案解析：

聚类分析（A选项）：聚类分析是无监督学习的典型应用。它的目标是将数据集中的样本划分为不同的组（簇），使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本相似性较低。在无监督学习中，没有预先定义的类别标签，算法根据数据自身的特征和相似性度量来自动发现这些簇结构。例如，在客户细分中，通过分析客户的消费行为、购买偏好等数据，利用聚类算法将客户分为不同群体，为营销策略制定提供依据。

特征降维（B选项）：特征降维旨在减少数据集中特征的数量，同时尽可能保留数据的重要信息。无监督学习中的主成分分析（PCA）是常用的特征降维方法。它通过对数据进行线性变换，将原始的高维数据转换为低维表示，这些低维表示（主成分）是原始特征的线性组合，能够捕捉数据的主要变化方向。特征降维有助于去除数据中的噪声和冗余特征，提高后续机器学习算法的效率和性能，属于无监督学习应用。

数据标注（C选项）：数据标注是为数据集中的每个样本添加类别标签或其他相关注释的过程，通常是有监督学习中准备训练数据的步骤，需要人工或借助一些半自动工具根据特定的任务和规则来完成，不属于无监督学习应用。无监督学习是在没有标记数据的情况下寻找数据的内在结构和模式。

表示学习（D选项）：表示学习旨在自动从原始数据中学习到有效的特征表示。在无监督学习场景下，通过一些方法如自编码器等，模型可以学习到数据的紧凑、低维且具有代表性的特征表示。这些学到的特征表示可以用于后续的各种任务，如分类、聚类等，并且不需要人工手动设计特征，因此是无监督学习的重要应用。